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Enregistrement W4403351798 · doi:10.61838/kman.isslp.3.3.7

Comparative Analysis of Spousal Rights in Imami Jurisprudence, Iranian Law, and Selected Countries

2024· article· en· W4403351798 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLandscape and Cultural Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLandscapingArchitectural engineeringLandscape designGarden designGeographyCivil engineeringAestheticsEngineeringArtEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to the Iranian Civil Code, as soon as a marriage contract is validly concluded, marital relations are established between the parties, and the rights and duties of the spouses toward each other are defined. These rights and duties vary significantly across the laws and legal systems of different countries. This study employs a descriptive-analytical method to examine the comparative rights of spouses under Iranian law, rooted in Imami jurisprudence, and the laws of selected countries (such as Canada, the United States, and European countries like France and the United Kingdom). The findings reveal fundamental differences between spousal rights in Iran and the selected countries, except for areas such as the mutual obligation for good conduct and child custody rights. One significant difference lies in mahr (dowry), which is a critical financial right of spouses in Iran, where the wife owns the mahr as a debt owed by the husband. In contrast, countries like the United States, Canada, and many European nations do not recognize the concept of mahr but instead apply marital property division laws. Additionally, rights such as the husband’s authority as head of the family, the wife’s right to work, and the unilateral right of divorce (exclusively held by the husband) differ from the selected countries, which base spousal rights on gender equality, granting equal and shared rights and responsibilities to both spouses.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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